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C#中完整的人脸识别示例

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简介:
本示例详细介绍如何在C#程序中实现人脸识别功能,涵盖必要的库引入、人脸检测与特征提取等步骤,适用于开发人员学习和实践。 为了使用EMGU CV进行人脸识别,请先下载并安装版本为2.9.0.1922的EMGU CV,默认安装即可。接着,在“我的电脑”属性中选择高级设置,并在环境变量里找到系统变量,将Path值设置为C:\Emgu\emgucv-windows-universal-cuda 2.9.0.1922\bin\x86(如果是64位操作系统,则应改为路径中的x64)。完成上述步骤后,请重启电脑。该人脸检测程序具有较高的效率和识别率,适合初学者参考学习,并且在VS2010环境下于Windows XP或Windows 7系统中可以正常运行。

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客服
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  • C#
    优质
    本篇文章提供了一个在C#编程语言环境下实现人脸识别功能的完整示例。从代码层面详细介绍了如何利用相关库进行人脸检测、特征提取以及比对识别等过程,为开发者提供了详尽的操作指南和实践案例。 为了使用EMGU CV进行人脸识别,请先下载并安装版本2.9.0.1922的EMGU CV,默认安装即可。接着,在电脑属性中选择高级系统设置,并在环境变量部分将path值更新为C:\Emgu\emgucv-windows-universal-cuda 2.9.0.1922\bin\x86(适用于32位操作系统),或C:\Emgu\emgucv-windows-universal-cuda 2.9.0.1922\bin\x64(适用于64位系统)。完成设置后,重启电脑以应用更改。 该人脸识别demo具有较高的检测效率和识别率,适合初学者参考。它提供了一个完整的人脸识别实例,并且在VS2010、Windows XP以及Windows 7操作系统下均可正常运行。
  • C#
    优质
    本示例详细介绍如何在C#程序中实现人脸识别功能,涵盖必要的库引入、人脸检测与特征提取等步骤,适用于开发人员学习和实践。 为了使用EMGU CV进行人脸识别,请先下载并安装版本为2.9.0.1922的EMGU CV,默认安装即可。接着,在“我的电脑”属性中选择高级设置,并在环境变量里找到系统变量,将Path值设置为C:\Emgu\emgucv-windows-universal-cuda 2.9.0.1922\bin\x86(如果是64位操作系统,则应改为路径中的x64)。完成上述步骤后,请重启电脑。该人脸检测程序具有较高的效率和识别率,适合初学者参考学习,并且在VS2010环境下于Windows XP或Windows 7系统中可以正常运行。
  • C#程序
    优质
    本项目为C#开发的人脸识别示例程序,演示了如何在Windows环境中使用API进行人脸检测、识别及追踪等功能。适合初学者学习与实践。 C#人脸识别示例程序可以执行,但需要自行在百度申请API KEY与Secret Key。
  • C#版本功能
    优质
    本项目提供了一个全面的人脸识别解决方案,采用C#编程语言实现。包含人脸检测、特征提取和身份验证等功能,适用于各种应用场景。 C#完整版人脸识别采用EmguCV实现。
  • 代码
    优质
    本项目提供一套完整的基于Python的人脸识别系统源代码,涵盖了人脸检测、特征提取及身份验证等功能模块。适合初学者快速上手人脸识别技术。 基于face_recognition库的人脸识别代码包括单张图片的识别和实时视频流中的面部检测。这些代码具有详细的注释以便于理解和使用。
  • C# 代码.rar
    优质
    本资源提供了使用C#编程语言实现的人脸识别功能示例代码。其中包括了人脸检测、面部特征提取等关键技术的演示,适用于初学者学习和理解人脸识别算法的应用开发。 基于Emgu的人脸识别源码包括人脸增加、识别等常规操作。
  • 利用OpenCV(C#代码)
    优质
    本篇文章提供了一套使用C#和OpenCV库进行人脸识别的完整代码示例。通过详细步骤指导读者实现从人脸检测到特征提取等一系列功能,旨在帮助开发者快速上手并应用于实际项目中。 本项目使用C#编程语言及OpenCV库实现基于实时视频的人脸识别功能。通过调用摄像头捕获视频流,并利用OpenCV的Haar级联分类器进行人脸检测,再借助LBPH人脸识别器完成实时人脸辨识。 技术栈和工具: - C# 编程语言 - OpenCV 库 项目结构方面,采用C#中的WinForms应用程序构建界面。该应用包含清晰的人脸检测、识别模块及用户交互部分。 在实现细节上,通过OpenCV的Haar级联分类器进行实时人脸定位,并使用LBPH人脸识别器对捕捉到的画面中的人物面孔实施即时辨识操作。同时,在摄像头获取实时视频流后,每一帧图像都会被送入上述的人脸检测和识别流程之中处理。 为用户提供了一个直观且易于使用的WinForms界面,用户能够启动摄像设备、采集人脸数据并录入姓名信息等基本功能。 此外,项目经过优化以确保在进行实时视频分析时保持良好的运行效率。后续改进方向可能包括增加训练集规模来提升准确率和拓展更多应用场景的适用性。
  • 优质
    本示例展示如何利用先进的人脸识别技术进行身份验证和信息提取。通过实时摄像头捕捉人脸并匹配数据库中的记录,实现快速准确的身份确认。 人脸识别Demo Python代码需要下载第三方模块才能运行程序。
  • Python项目代码(基于Face_Recognition)
    优质
    本项目提供了一个完整的Python人脸识别解决方案示例代码,采用Face_Recognition库实现人脸检测、识别及操作功能,适合初学者学习与实践。 一个基于Face_Recognition的Python人脸识别项目完整示例代码,所有代码使用Python编写,适用于Python 3.6版本。如果有不明白的地方,在下载后我可以提供具体指导。